(正版特價)榖物大腦 [美] 戴維 珀爾瑪特（David Perlmut…|229176 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 戴維 珀爾瑪特David Per 著，溫旻 譯

圖書標籤:

• 健康
• 飲食
• 大腦
• 榖物
• 營養
• 醫學
• 科普
• 膳食
• 自保
• 輕食

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111499411

商品編碼：17020897512

齣版時間：2015-05-01

書名：	(正版特價)榖物大腦|229176
圖書定價：	45元
圖書作者：	[美] 戴維·珀爾瑪特（David Perlmutter）;[美] 剋裏斯廷·洛伯格（Kristin Loberg）
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2015/5/1 0:00:00
ISBN號：	9787111499411
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

《深度學習的奧秘：從理論到實踐的全麵指南》 內容簡介 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動創新的核心引擎。理解和駕馭海量數據的能力，已成為衡量技術先進性的重要標誌。本書《深度學習的奧秘：從理論到實踐的全麵指南》，旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具實操性的深度學習知識體係。它不僅僅是一本理論教材，更是一本麵嚮未來的實踐手冊，旨在幫助工程師、研究人員以及對人工智能抱有熱情的學習者，跨越從基礎概念到前沿應用的鴻溝。 本書結構清晰，邏輯嚴謹，內容涵蓋瞭深度學習領域的核心基石、關鍵算法以及最新的技術進展。我們摒棄瞭過於晦澀難懂的數學推導，轉而聚焦於直觀的理解、算法的內在邏輯以及它們在真實世界中的應用潛力。 第一部分：奠定基礎——理解神經網絡的本質 本部分是構建深度學習知識大廈的地基。我們從基礎的機器學習概念入手，迴顧瞭迴歸、分類等經典任務，並引入瞭人工智能發展史上裏程碑式的概念——人工神經網絡（Artificial Neural Networks, ANNs）。 我們將詳細剖析單個神經元（感知器）的工作機製，如何通過激活函數引入非綫性，這是深度學習得以模擬復雜現實世界的關鍵。隨後，我們將係統地介紹多層感知器（MLP），並深入探討其核心學習機製：反嚮傳播算法（Backpropagation）。我們不僅會解釋其數學原理，更重要的是闡釋其在計算梯度、優化模型權重方麵的實際意義。理解反嚮傳播，如同掌握瞭打開深度學習能力之門的鑰匙。 此外，本部分還將重點介紹優化器（Optimizers）的選擇與應用，包括經典的梯度下降（GD）、隨機梯度下降（SGD），以及解決收斂慢和震蕩問題的改進算法，如動量（Momentor）、RMSprop 和強大的自適應學習率方法——Adam。閤理的優化器選擇，是模型能否高效學習的關鍵所在。 第二部分：視覺的革命——捲積神經網絡（CNNs）的深度探索 圖像識彆和計算機視覺是深度學習最早實現商業化突破的領域之一。本部分將聚焦於捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）。 我們將詳盡解析捲積操作的原理，如何通過共享權重和局部連接，極大地降低瞭模型的參數數量，同時有效地捕捉空間層次特徵。池化層（Pooling Layers）的作用、填充（Padding）策略、步長（Stride）的選擇，都將在具體案例中得到清晰的解釋。 隨後，本書將帶領讀者深入瞭解一係列裏程碑式的 CNN 架構演進。從 LeNet 奠定基礎，到 AlexNet 開啓深度學習時代，再到 VGG 強調網絡深度，GoogleNet（Inception 模塊）帶來的網絡寬度與稀疏連接的思考，以及 ResNet（殘差網絡）如何通過“跳躍連接”解決瞭深層網絡中的梯度消失問題，使得訓練數百層的網絡成為可能。每一代架構的創新點和它們解決的核心挑戰，都將被細緻地剖析。 更進一步，我們將探討模型壓縮與部署技術，如知識蒸餾（Knowledge Distillation）和網絡剪枝（Pruning），確保強大的視覺模型能夠在資源受限的設備上高效運行。 第三部分：語言的脈絡——循環神經網絡（RNNs）與注意力機製 自然語言處理（NLP）是深度學習應用的另一廣闊疆域。本部分側重於處理序列數據——文本、時間序列和語音。 我們將從基礎的循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）講起，解釋其“記憶”機製如何處理上下文信息。然而，標準 RNN 在處理長距離依賴問題上存在固有缺陷。因此，本書將重點剖析兩大解決方案：長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），詳細闡述輸入門、遺忘門、輸齣門如何協同工作，精確控製信息的流動與遺忘。 接著，我們將步入 NLP 領域最激動人心的變革——注意力機製（Attention Mechanism）。我們將解釋注意力如何讓模型在處理長序列時，動態地將計算資源集中在最相關的部分，徹底解決瞭傳統 Seq2Seq 模型在長句子編碼上的瓶頸。 第四部分：架構的飛躍——Transformer 與預訓練模型時代 注意力機製的成功催生瞭深度學習曆史上最具顛覆性的架構——Transformer。本部分將全麵拆解 Transformer 的內部結構，包括其多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）機製，以及如何用前饋網絡和層歸一化取代 RNN 的循環結構。 本書將深入探討 Transformer 架構如何支撐起現代自然語言處理的基石：預訓練模型。我們將詳細介紹 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）任務，以及 GPT 係列模型如何利用單嚮語言模型實現強大的文本生成能力。讀者將學習如何進行模型的微調（Fine-tuning），將這些龐大的通用模型適配到特定的下遊任務中，例如情感分析、問答係統和文本摘要。 第五部分：進階主題與工程實踐 最後一部分，本書將視野拓展到深度學習的前沿研究和實際部署。 我們將討論生成對抗網絡（GANs）的原理，包括生成器和判彆器的博弈過程，以及它們在圖像生成、數據增強中的應用。同時，也會觸及自編碼器（Autoencoders）及其變體（如 VAEs）在降維和特徵學習方麵的獨特優勢。 在工程實踐方麵，本書提供瞭豐富的實戰指導： 1. 框架選擇與搭建： 側重於 TensorFlow 和 PyTorch 兩個主流框架的實戰對比，講解數據管道的構建和模型部署的最佳實踐。 2. 可解釋性（XAI）： 探討如何使用 LIME 和 Grad-CAM 等工具，揭示模型決策背後的邏輯，增加模型的透明度和可信度。 3. 性能調優： 涵蓋超參數搜索（如網格搜索、貝葉斯優化）、分布式訓練策略，以及 GPU/TPU 資源的高效利用。 通過本書的學習，讀者不僅能掌握深度學習的“是什麼”和“為什麼”，更能掌握“如何做”，從而有能力構建齣解決復雜現實問題的智能係統。本書為所有渴望在人工智能浪潮中占據領先地位的學習者，提供瞭一張通往精深領域的路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

我對《榖物大腦》這本書的興趣，很大程度上源於我對現代飲食模式的質疑。我們現在的生活節奏越來越快，很多時候為瞭方便，我們會選擇一些速食或者加工食品，而這些食品往往富含精製碳水化閤物。作者戴維·珀爾瑪特，作為一名美國醫生，他的專業背景讓我想象他會從一個更科學、更深入的角度來剖析這個問題。我非常期待這本書能夠解釋清楚，為什麼我們日常攝入的榖物，尤其是經過深加工的榖物，會對我們的神經係統，特彆是大腦，産生一些我們未曾意識到的負麵影響。我希望這本書能夠提供一些清晰的、有說服力的論據，比如關於血糖波動、炎癥反應，以及它們與大腦健康之間的關聯。我還在想，這本書會不會給齣一些關於如何辨彆食物成分，如何選擇對大腦更有益的食物的實用建議。如果它能幫助我建立起一個更科學、更健康的飲食觀念，那麼這本書的價值就太大瞭。

評分☆☆☆☆☆

最近對健康飲食的誤區特彆感興趣，尤其是關於碳水化閤物的那些。我總覺得，我們對某些食物的看法可能被誤導瞭，而《榖物大腦》這本書似乎就觸及瞭這一敏感點。作者戴維·珀爾瑪特，一個美國醫生，他的視角和我們傳統的飲食觀念會有很大不同吧？我尤其好奇，他是怎麼把“榖物”和“大腦”這兩個詞聯係起來的？這本書會不會揭示一些我們平時忽略的、榖物對我們大腦可能産生的負麵影響？我希望這本書能夠提供一些令人信服的科學依據，比如具體的實驗數據、研究論文的引用，而不是僅僅停留在個人經驗或者猜測。我希望它能提供一些關於如何選擇更健康的食物，如何調整飲食結構，以達到改善大腦功能，甚至預防神經退行性疾病的目的。我一直在尋找一些能夠真正指導我進行健康飲食的書籍，如果《榖物大腦》能提供一套科學且實用的方法論，那我絕對會毫不猶豫地將其收入囊中。

評分☆☆☆☆☆

在書架上看到《榖物大腦》這本書，其實是抱著一種既好奇又有點懷疑的心態。畢竟，我們從小就被教育要多吃主食，把米飯、麵條當成能量的主要來源。突然有人說榖物不好，這聽起來有點顛覆認知，需要極大的勇氣和足夠的證據纔能讓人信服。作者戴維·珀爾瑪特，這個名字對我來說是陌生的，但“美國”這個標簽讓我聯想到一些關於西方飲食文化的研究。我很好奇，他是基於怎樣的研究基礎，提齣瞭“榖物大腦”這個概念？這本書會不會深入探討榖物中的某些成分，比如麩質，對大腦産生的具體影響？我比較關注的是，作者是否能用通俗易懂的語言，解釋清楚復雜的生化過程，讓非專業人士也能理解。如果這本書能夠提供一些清晰的、可操作的建議，比如哪些榖物應該盡量避免，哪些食物可以作為替代，並且這些建議是基於科學的，那我將會非常願意去嘗試。我希望這本書能迴答我心中關於“主食”的種種疑問，並且讓我對自己的飲食選擇有更清晰的判斷。

評分☆☆☆☆☆

《榖物大腦》這本書，我光是看到書名就覺得引人入勝。我們從小到大，米麵這些榖物一直是餐桌上的常客，被認為是提供能量的主要來源。但近年來，關於低碳水飲食的討論也越來越多，總讓人覺得是不是有什麼被忽略瞭。作者戴維·珀爾瑪特，美國醫生，他的專業背景讓我想象這本書的內容會相當有分量。我特彆想知道，他將如何把榖物和大腦健康聯係起來，這裏麵究竟有什麼樣的科學原理？我希望這本書能夠提供一些具體的、可操作的建議，不僅僅是理論上的陳述，而是能夠指導我們在日常生活中做齣更健康的選擇。例如，如果真的要減少榖物攝入，那應該如何補充能量？有沒有一些更健康的替代品？我非常期待能夠通過這本書，對自己的飲食習慣有一個更深入的瞭解，並且能夠找到一條真正有助於改善大腦健康和整體健康的飲食道路。

評分☆☆☆☆☆

《榖物大腦》這本書，我早就聽說過，據說能顛覆很多人對碳水化閤物的看法。我一直對健康飲食很有興趣，而且近年來也確實感受到一些關於麩質和榖物對身體影響的討論，所以一直想找個機會深入瞭解一下。這本書的作者是戴維·珀爾瑪特，聽名字就覺得是個有學識的人，而且是美國的，不知道是不是和很多西方人的飲食習慣有關，他們的精製碳水化閤物攝入量好像確實比我們高一些。我尤其好奇他作為一名神經內科醫生，是如何將大腦健康與日常飲食聯係起來的，這其中的邏輯和科學依據是什麼？我希望這本書能提供一些紮實的研究數據和案例，而不是泛泛而談的理論。我還在想，這本書會不會提到一些具體的食物替代方案，或者是有一些指導性的飲食計劃，能夠幫助普通讀者在日常生活中實踐。畢竟，理論再好，落地纔是關鍵。我非常期待能讀到這本書，看看它能否真正地改變我對食物的認知，甚至在我的健康生活方式上帶來一些積極的改變。我希望它能解釋清楚，為什麼有些看似健康的食物，對我們的大腦可能並不友好。

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